Similarly to all tests in the ANOVA

Similarly to all tests in the ANOVA family, the primary aim of the MANCOVA is to test for significant differences between group means.[1] The process of characterising a covariate in a data source allows the reduction of the magnitude of the error term, represented in the MANCOVA design as MSerror. Subsequently, the overall Wilks' Lambda will become larger and more likely to be characterised as significant.[1] This grants the researcher more statistical power to detect differences within the data. The multivariate aspect of the MANCOVA allows the characterisation of differences in group means in regards to a linear combination of multiple dependent variables, while simultaneously controlling for covariates.
Example situation where MANCOVA is appropriate: Suppose a scientist is interested in testing two new drugs for their effects on depression and anxiety scores. Also suppose that the scientist has information pertaining to the overall responsivity to drugs for each patient; accounting for this covariate will grant the test higher sensitivity in determining the effects of each drug on both dependent variables.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

คล้ายกับการทดสอบทั้งหมดในครอบครัว ANOVA, จุดมุ่งหมายหลักของการ mancova คือการทดสอบความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญระหว่างกลุ่มหมายความ. [1] กระบวนการของการพัฒนาการตัวแปรร่วมในแหล่งข้อมูลที่ช่วยให้การลดลงของขนาดของข้อผิดพลาดในระยะที่เป็นตัวแทนของ ในการออกแบบ mancova เป็น mserror ต่อมาแลมบ์ดาวิลก์สโดยรวมจะกลายเป็นใหญ่และมีแนวโน้มที่จะมีลักษณะเป็นอย่างมีนัยสำคัญ. [1] นี้ถือเป็นนักวิจัยทางสถิติอำนาจมากขึ้นในการตรวจสอบความแตกต่างภายในข้อมูล ด้านหลายตัวแปรของ mancova ช่วยให้ลักษณะของความแตกต่างในกลุ่มหมายความว่าในการไปถึงการรวมกันเชิงเส้นของตัวแปรขึ้นอยู่กับหลายในขณะเดียวกันการควบคุมตัวแปร
สถานการณ์เช่นที่ mancova เหมาะสม. คิดว่านักวิทยาศาสตร์ที่มีความสนใจในการทดสอบสองยาใหม่สำหรับผลกระทบของพวกเขาในภาวะซึมเศร้าและความวิตกกังวลคะแนน ยังคิดว่านักวิทยาศาสตร์มีข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับ responsivity รวมถึงยาเสพติดสำหรับผู้ป่วยแต่ละคนการบัญชีสำหรับตัวแปรนี้จะให้การทดสอบความไวสูงในการพิจารณาผลกระทบของยาเสพติดแต่ละตัวแปรทั้งสองขึ้น

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในทำนองเดียวกัน การทดสอบทั้งหมดในครอบครัวการวิเคราะห์ความแปรปรวน จุดมุ่งหมายหลักของ MANCOVA ได้ทดสอบความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญระหว่างกลุ่มหมายถึง[1] การลดขนาดของระยะผิดพลาด แสดงในแบบ MANCOVA เป็น MSerror การ characterising covariate ในแหล่งข้อมูลได้ ในเวลาต่อมา แลมบ์ดาของ Wilks โดยรวมจะใหญ่ และมีแนวโน้มจะเป็นโรคเป็นสำคัญ[1] นี้อนุญาตให้นักวิจัยพลังงานสถิติเพื่อตรวจสอบความแตกต่างภายในข้อมูล ด้านตัวแปรพหุของ MANCOVA อนุญาตให้ตรวจลักษณะเฉพาะของของความแตกต่างในวิธีการกลุ่มในการรวมเชิงเส้นของตัวแปรขึ้นอยู่กับหลาย ในขณะที่การควบคุมพร้อมกันสำหรับ covariates
ที่ MANCOVA เหมาะสมสถานการณ์ตัวอย่าง: สมมติว่าเป็นนักวิทยาศาสตร์มีความสนใจในการทดสอบยาใหม่สองสำหรับผลคะแนนภาวะซึมเศร้าและวิตกกังวล นอกจากนี้ สมมติว่า นักวิทยาศาสตร์มีข้อมูลเกี่ยวกับ responsivity โดยรวมถึงยาสำหรับผู้ป่วยแต่ละ บัญชีสำหรับ covariate นี้จะให้ความไวสูงของทดสอบในการกำหนดผลของยาแต่ละตัวแปรขึ้นอยู่กับทั้ง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในทำนองเดียวกันการทดสอบการทั้งหมดในครอบครัว anova มีจุดมุ่งหมายหลักของ mancova ที่มีการทดสอบสำหรับความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญระหว่างกลุ่มหมายถึง.[ 1 ]การ Todd Gitlin covariate ในแหล่งที่มาข้อมูลที่ช่วยให้การลดลงของความสำคัญของคำว่าเกิดข้อผิดพลาดที่แสดงในการออกแบบ mancova เป็น mserror ภายหลังlambda 'โดยรวม wilks จะมีขนาดใหญ่ขึ้นและมีแนวโน้มมากขึ้นที่จะได้รับคือความโดดเด่นอย่างมีนัยสำคัญเป็น.[ 1 ]ดังกล่าวจะช่วยให้นักวิจัยจะมีการใช้พลังงานมากขึ้นสถิติการพบความแตกต่างในข้อมูล ด้าน multivariate ของ mancova ช่วยให้ตามประเพณีนิยมของความแตกต่างกันในกลุ่มว่าในเรื่องการผสมผสานตามแนวยาวของตัวแปรขึ้นอยู่กับหลายคนขณะเดียวกันการควบคุมสำหรับ covariates .สถานการณ์
ตัวอย่างเช่นที่ mancova มีความเหมาะสมคิดว่านักวิทยาศาสตร์ที่มีความสนใจในการทดสอบการสองสิ่งเสพติดใหม่สำหรับผลคะแนนของตนและความวิตกกังวลอาการซึมเศร้า นอกจากนั้นยังคิดว่านักวิทยาศาสตร์ที่มีข้อมูลเกี่ยวกับการ responsivity โดยรวมที่ติดยาเสพติดให้กับผู้ป่วยแต่ละรายคิดเป็นสัดส่วน covariate นี้จะให้สิทธิการทดสอบที่ระดับความไวสูงกว่าในการพิจารณาผลของการให้ยาแต่ละตัวบนเป็นตัวแปรสำคัญขึ้นอยู่กับทั้งสองฝ่าย